尹明霞

　　摘 要：突发公共卫生事件关系到民众的诸多利益，其具有一系列特性，如分布差异性、传播广泛性、危害复杂性、严重破坏性、变化多样性等，又具有不容小觑的威胁力度和杀伤力度，如何借助一些科学手段，有效与之抗衡，切实保障民生，在当今时代背景下日益清晰化和紧迫化。本文将通过对相关文献的研究和对以往突发公共卫生事件的追溯调查考究，结合现阶段数学建模在突发公共卫生领域的应用情况，从多维角度初步总结出制约数学建模有效应用的几点因素，以及相应解决措施，希望借此给有关机构借鉴指导，为弱化突发公共卫生事件对公众的影响助力。

　　关键词：数学建模;公共卫生;突发公共卫生事件

　　一、应用背景

　　（一）重要性

　　近年来，随着社会、经济的发展，我国不同地域的人与人之间联系日益紧密，人口流动日趋频繁，相互依存的趋势越来越强，使得时有发生的突发公共卫生事件的扩散速度和杀伤力也与日俱增。经过多年的研究，目前我国已经建立起了一套突发公共卫生事件应急机制，并在此次新型冠状病毒肺炎疫情应对工作中发挥了至关重要的作用。但由于在全球范围内存在数据不完整等问题，导致流行病学实验很难进行，而疫情又是一种全球性的卫生事件，因此，在快速高效做出预防并阻止流行病传播的决策方面仍有可以精进的地方。面对突发公共卫生事件可能带来的大范围重大危害，数学建模的有效应用在当今时代背景下显得尤为重要。

　　（二）挑战性

　　目前，由于人的认识和相关技术的局限性以及数学建模水平本身的限制和繁杂的次要影响因素，不少实际问题对应的数学模型都具有瑕疵和不准确性。很多突发公共卫生事件自身具有分布差异性、传播广泛性、危害复杂性、严重破坏性、变化多样性等特殊性质，具有极强的影响力，其可能导致的危机更是会给普通民众的健康发展带来极大损害，这就要求数学建模具有相较于在其他应用领域更高的逼真性、精确性、科学性和实际指导性。

　　（三）一般步骤及意义

　　现实对数学建模自身水平提出更高要求，也在敦促政府及有关机构更加科学有效地利用好这一科学。结合相关专业知识可得，有效应用数学建模的一般性步骤为：首先，利用数学建模的方法和原理将疫情等突发公共卫生事件的有关问题抽象化为模型，而后运用数学方法和计算机工具得到数学上的解答。再将初步建模所得的结果反馈到现实，用建立的模型分析和解释已有的现象，以此来预测事件未来的发展趋势，从而给人们的决策提供参考。这样不仅能够预测疫情发展态势、疫情发展拐点等公共卫生事件细节，为评估防控措施的有效性以及医疗卫生资源的分配提供重要的参考价值，还能够保障民生健康安全以及大幅减少国家人财物的损失。

　　二、突发公共卫生事业中制约数学建模发挥作用的因素

　　然而，与上述巨大的应用价值相对的是现实中数学建模在该领域应用力度的不足以及应用效果的有待加强，因此，需要从现状中发现问题，找出突发公共卫生事业中制约数学建模发挥其合理评估与辅助指挥作用的因素，进而挖掘出出现这种现状的原因并提出对策，从而引导政府及相关机构合理利用数学建模以创新突发公共卫生事业的指挥与决策辅助系统，更大程度削弱社会福祉减损。

　　（一）应用现状

　　首先，利用文献计量学方法，选取目前世界范围内全文信息量规模最大的数字图书馆中国知网数据库，设定检索时间段为“1994-2020年”，选定的主题词为“数学建模”，共检索得38 326篇文献。据论文的学科门类分布得出统计数据，工程科技领域占比27%、基础科学领域占比26%、医疗卫生科技领域占比16%、信息科技领域占比11%、社会科学领域占比8%、经济与管理科学领域占比7%、农业科技领域占比4%、哲学与人文科学领域占比1%。由以上数据可知，数学建模在医疗卫生科技领域应用较为广泛，然而，是否在突发公共卫生事业领域的应用也很广泛呢？通过文献计量方法分析可知，数学建模在感染性疾病及传染病领域（突发公共卫生事件的最主要类别，以此来代表突发公共卫生事件）应用仅为1 083篇。由此计算得出，数学建模在医疗卫生科技领域的应用占16%，而在感染性疾病及传染病领域的应用仅占不到3%。根据上述数据分析不难发现，尽管数学建模在医疗领域应用较广，但在突发公共卫生领域却很少，大数据时代背景下数学建模在突发公共卫生事件预防控制体系中的应用力度明显不足。

　　（二）數学建模自身局限性

　　一方面，缺乏专业人士做出高精度模型，数学建模发展水平有待提升，科学性、说服力、贴合性尚欠缺;另一方面，由于数学模型的建立本身是对实际问题（涉及医学、计算、人口学、社会科学、统计、经济、生物、政治等学科的交叉）的简化，加之相关数据不完善，预测结果尤其到后期往往会背离实际情况，这就在一定程度上削弱了数学建模在突发公共卫生领域的实际可操作性和实用性。

　　（三）普及推广度不高

　　生存权作为人类最基本的权力，是其他一切权力存在的基础保障，而突发公共卫生事件恰好与人民的生存权息息相关，因此对待公共卫生事件需慎之又慎、谨之再谨。这便提高了对在突发公共卫生事业领域应用数学建模的人员的专业性水平的要求，使得这门科学仅为少数人精通掌握，也即是仅有少数人的专业性水平可以达到相关要求，可使用的人员资源较为紧缺。

　　（四）未引起卫生领域应用主体的高度重视

　　政府卫生行政主管部门等使用主体层面应用力度不足，或者在数学建模对公共卫生大有可观的作用方面重视与支持程度不足。只有了解制约因素，方能对症下药，破除阻挡其发挥作用的屏障，而后完成“建立适用模型，辅助政府决策”的根本目的。

　　三、多维引导政府及有关机构应用数学建模的建议

　　针对上述现状，现从三方面多维引导政府及有关机构合理有效借助数学建模，指挥事业部署及做出应对决策。第一，在立法层面，倡导支持推进数学建模建设发展及有关方面国际交流与合作，对标国际先进发展水平，提高模型的专业性、科学性、实际应用性。对比世界范围内具有指导意义的应用典例，明晰我国数学建模发展存在的不足，包括其科研团队、建模技术、数据采集等方面，以精进我国数学建模发展水平。第二，培养本国专业人才，引进国外优秀人才，加紧数学建模与公共卫生事业联系的联系，引导有关学者的研究侧重方向。第三，加大应用力度，积极利用SIR模型（Susceptible Infectious Recovered Model）、SEIR模型（Susceptible Exposed Infectious Recovered Model）、SEIS模型（Susceptible Exposed Infectious Susceptible Model）等模型预测流行病未来发展情况，通过概率对流行病的传播进行随机描述，研究人员和公共卫生官员由此设计公共预防及治疗方案，有关人员应学会如何借助数学建模应对突发公共卫生事件，从而以数据为出发点更好地考量现实问题，做出更优质的选择和决策。

　　四、结语

　　倘若能够在公共卫生事件暴发之前准确预测其发展趋势，并由政府、各级党委和各事业单位做出及时恰当的应对措施，遏制危机迅速蔓延和发展，杜绝连锁破坏效应，必定能大幅减少国家人力、物力、财力的损失，防患于未然。由此，本文剖析了当前数学建模的良好应用前景，并揭示了隐藏着的亟待解决的数学建模发展、应用、发挥作用方面的障碍。最后，通过多维引导相关机构合理利用数模来创新突发公共卫生事业的指挥与决策辅助系统，希望能在一定程度上协助政府更加高效地遏制突发卫生事件的进一步恶化发展。

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